赵保恒:Power BI 商业数据分析与可视化课程

关键词:[power] [bi] [商业数据分析] [power] [query] [power] [pivot] [office] 浏览:1328 发布日期:2017-09-04 网页收藏

  • 课程对象

    本课程适用于有一定Excel数据分析操作基础的,需要进一步提升掌握大数据分析与可视化的专业水平和使用效率的所有用户。
  • 课程目的

    掌握Power Query数据整理、清洗、组合技能,整理数据更加得心应手。  掌握Power Pivot数据分析、数据建模的方法,分析数据高效准确。  掌握Power BI Desktop呈现数据可视化的技术,享受无与伦比的图表视觉盛宴。
  • 课程内容

    Microsoft Power BI商业数据分析与可视化课程方案

     

     第一章:

     Power Query数据整理课程

      

     l   Power Query功能介绍及安装方式

     l   数据类型、查询刷新、应用步骤、上载存储类型介绍

     l   数据整理后加载数据到工作表,链接表,数据模型三种类型的使用方法

     l   XML数据类型介绍/导入XML数据

     l   更新数据/导入TXT数据

     l   导入Access数据

     l   导入Excel数据

     l   规范数据

     l   规范化数据六大特点介绍

     l   一维数据转二维数据

     l   二位数据转一维数据

     l   数据的行列管理及筛选

     l   数据格式的转换

     l   不规则数据处理

     l   数据的拆分合并提取

     l   转置数据和反转数据

     l   数据分组

     l   添加数据列

     l   单列关键字-合并查询-聚合数据

     l   单列关键字-合并查询-扩展数据

     l   多列关键字-合并查询-聚合

     l   同个工作簿汇总数据

     l   从文件夹汇总Excel数据M函数Excel. Workbook使用

       

     第二章:

     PowerPivot数据建模与分析课程

     

     l   PowerPivot简介及与其他组件的关系

     l   PowerPivot加载方法

     l   导入TXT数据

     l   导入ACCESS数据

     l   更新数据

     l   PowerPivot导入多表数据模型

     l   理解事实表和维度表的概念

     l   多表关系数据

     l   事实表和维度表分析详解

     l   不规范多表关系数据

     l   DAX函数介绍

     l   计算客户不重复个数

     l   聚合函数

     l   IF判断函数

     l   Divide安全除法函数

     l   Calculate条件统计函数

     l   Related关系查找函数

     l   计算列和度量值简介

     l   计算列和度量值的区别和使用方法

     l   趋势分析

     l   年度增长率YOY分析

     l   同比环比分析

     l   产品占比分析

      

     第三章:

     Power BI Desktop商业大数据可视化课程

     

     l   微软Power

     BI Desktop简介及在线版账户注册流程

     l   分析数据选择工具流程介绍

     l   Power BI

     Desktop下载及安装

     l   从模型或数据导入到Power BI Desktop

     l   使用查询编辑器

     l   建立数据模型

     l   生成可视化报告(超过5种以上常规类型的图表使用)

     l   生成在线版Power

     BI报表

     l   显示收藏夹及特色仪表盘

     l   实现在线版问与答功能

     l   分享仪表板

     l   将Power

     BI仪表盘放到PPT里

     l   企业数据可视化-销售及管理岗位

     l   导入数据模型到Desktop桌面版

     l   产品分析-仪表板制作

     l   内部销售人员考核 仪表板制作

     l   文字云-Word

     Cloud 制作

     l   照片切片器-制作

     l   多数据汇总分析可视化

     l   数据分析工具选择流程

     



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